Tedarik Zinciri Yönetimi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Tedarik Zinciri Yönetimi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

6 Haziran 2022 Tedarik zinciri yönetimi Aşamaları Tedarik zinciri yönetimi Örnekleri Tedarik zinciri Yönetimi PDF 0
Sesli İletişim Öngörüleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

Karmaşık Ağlarda Tedarik Zinciri Yönetimi İçin Veri Madenciliği

Tedarik zinciri, ürün, bilgi ve para akışını içerir. Geleneksel tedarik zinciri yönetiminde, iş süreçleri stok kontrolünden bağımsızdır ve sonuç olarak envanter, eksik bilgilerin doğrudan çıktısıdır.

Çağdaş tedarik zinciri yönetiminin odak noktası bu akışları organize etmek, planlamak ve uygulamaktır. Birincisi, organizasyon düzeyinde, ürünler müşterilerin ihtiyaçlarına göre üretilir, taşınır ve depolanır. İkincisi, bileşen üretimi, depolaması ve nakliyesinin planlanması ve kontrolü, merkezi tedarik yönetimi kullanılarak yönetilir ve merkezi tedarik yoluyla doldurulur.

Üçüncüsü, tedarik zincirinin uygulanması, sipariş giriş sürecinden sipariş karşılama ve teslimata kadar tüm döngüyü içerir. Veri madenciliği, stokları azaltarak hatta bazen ortadan kaldırarak arz ve talep arasında daha iyi bir eşleşme sağlayabilir.

Böylece veri madenciliği, müşterilerin ihtiyaçlarını, tercihlerini ve davranışlarını anlamada vazgeçilmez bir araç haline geldi. Ayrıca fiyatlandırma, promosyon ve ürün geliştirmede kullanılır. Geleneksel olarak, veri madenciliği teknikleri bankacılık, sigortacılık ve perakende işinde kullanılmıştır.

Bunun nedeni büyük ölçüde bu tekniklerin uygulanmasının hızlı geri dönüşler göstermesidir. Veri madenciliği, yeni müşterileri tahmin etme ve pazarlama departmanlarının yeni beklentileri hedeflemesine yardımcı olma hedefleriyle iyi müşterilerin özelliklerinin tanımlandığı müşteri profillemesi için kullanılmaktadır.

Satış promosyonlarının/ürün konumlandırmanın etkinliği, hangi ürünlerin birlikte veya bireysel olarak zaman içinde satın alındığını, belirli bir mağazada hangi ürünlerin stoklanacağını ve ürünlerin her mağazada nereye yerleştirileceğini belirlemek için pazar sepeti analizi kullanılarak analiz edilebilir. Buna ek olarak, veri madenciliği, diğerlerinin yanı sıra finans, sağlık ve telekomünikasyon endüstrisi gibi çeşitli diğer endüstrilerde kullanılmaktadır.

Veri madenciliğinin bariz olanın ötesinde pek çok fırsatı ve uygulaması vardır. Potansiyel alanlardan biri “Tedarik Zinciri Yönetimi”dir. İmalat sanayiinde arz ve talebin gerçeklerinden biri de, bir sistem ne kadar dengeli olursa olsun, talep ve arz arasında uyumsuzluk yaratan bir belirsizlik unsurunun olmasıdır.

Bu makalenin amacı, tedarik zincirinde belirsizliğin çoğunun bulunduğu alanları belirlemek ve belirsizliği doğru bir şekilde tahmin etmek için uygun veri madenciliği yöntemlerini belirlemektir. Bu makalenin altında yatan varsayım, veri madenciliği teknikleri uygulanmadan önce bir veri ambarının gerçekleştirilmiş olduğudur.

BELİRSİZLİK

Tedarik zinciri yönetiminin başına bela olan iki konu vardır: arz ve talepteki çeşitlilik ve tedarik zinciri içindeki iletişimin hızı ve boyutundaki çeşitlilik. Talep ve arzdaki farklılıklar, süreçlerde de mevcut olan doğal belirsizlikten kaynaklanmaktadır.

Talep, arz ve süreçlerdeki belirsizlikleri doğru bir şekilde tahmin etmek ve ardından tahmin etrafında eylem planları oluşturmak tedarik zinciri yönetiminin (SCM) özüdür.

Tedarik zincirindeki belirsizlik sorununu ele almadan ve veri madenciliği tekniklerinin kullanımını açıklamadan önce, SCM’nin temel sürecini ve belirsizliğin nerede olduğunu anlamamız gerekir. En basitleştirilmiş haliyle, bir tedarik zinciri, bir müşterinin müşterisinden bir tedarikçinin tedarikçisine bilgi akışı ve daha sonra gösterildiği gibi ters yönde malzeme akışı olarak tasvir edilebilir.

Tüm tedarik zinciri kavramsal olarak Arz – Süreç – Talep olarak ayrılabilir. Tedarik zincirlerinin geleneksel tahmin planlayıcıları, belirsizliği kontrol etmek için talep ve arz tahminini kullanır.

Ancak, bu yöntemlerin üç önemli dezavantajı vardır:

1. Yanlış tahmin modeli
2. Yanlış sayıda parametre
3. Bu parametrelerin yanlış katsayı değerleri.

Bu üç problemin her biri veri madenciliği kullanılarak çözülebilir. Modeller, veri madenciliğinde sonlu bir önceden tanımlanmış model kümesinden seçilir. Model, verilerdeki önceden bilinmeyen kalıpları ve ilişkileri çıkarmak için gerektiği kadar yeniden oluşturulabilir. Veri madenciliği teknikleri kullanılarak tahmin yapıldığında, program bazı parametrelerin küçük etkilerini bile tespit edebilir.


Tedarik zinciri yönetimi Örnekleri
Tedarik zinciri Yönetimi PDF
Tedarik zinciri yönetimi Aşamaları
Tedarik zinciri yönetimi – ppt
Tedarik zinciri Nedir
Tedarik Zinciri Yönetimi pdf Aöf
E tedarik zinciri yönetimi Nedir
tedarik zinciri yönetimi aof.


VERİ MADENCİLİĞİ: YÖNTEMLER VE SÜREÇ

Veri madenciliği, verilerdeki fikirlerin çıkarılması sürecidir. “Geniş veri tabanında insan deneyimi ve hayal gücünün ötesindeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmeye ve bunları bilgili bir kullanıcıya inceleme ve inceleme için sunmaya çalışan bir karar destek süreci” veya “bir karar destek süreci” olarak da tanımlanabilir. büyük veri tabanlarından önceden bilinmeyen, geçerli ve eyleme geçirilebilir bilgileri çıkarma ve ardından bu bilgileri önemli iş kararları vermek için kullanma sürecidir.

Veri madenciliği, yalnızca verideki anahtar ilişkileri belirlemek için örüntü eşleştirme ve diğer algoritmaların kullanıldığı keşif tabanlı bir yaklaşım kullanmakla kalmaz, aynı zamanda anlamlı sonuçlar elde etmek için atılması gereken adımları da tanımlar.

VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ

Veri madenciliği, iş problemlerini çözmeyi amaçlayan altı tür model oluşturmak için kullanılır: sınıflandırma, regresyon, zaman serileri, kümeleme, ilişki analizi ve dizi keşfi.

Sınıflandırma

Geçmiş verilere dayalı olarak tahmine dayalı bir model oluşturulur. Bu modeller, kategorik bir değişkenin değerini hesaplayarak bir gruba veya sınıfa örnekler atamak için kullanılır. Bu kategorik değişkenin değeri genellikle ikili yapıdadır. Birden çok ancak ayrık değerler içerebilir.

Regresyon

Regresyon, kategorik değişkenler için değerleri tahmin etmek için kullanılır. Değerler süreklidir, gerçek sayılardır, yani ondalık değerlere sahiptir ve değişkenlerin değerlerinin yerleştirildiği sabit bir aralığı yoktur.

Zaman serisi tahmini

Bu yöntem, kategorik değişkenlerin değerlerinin zamana bağlı olması dışında, gelecekteki değerleri tahmin etmek için bir dizi mevcut değeri ve özniteliklerini kullanır. Çeşitli veri madenciliği araçları kullanılarak zamanın ayırt edici özelliklerinden yararlanılabilir.

Kümeleme

Kümeleme, bir veritabanını kümelere bölmek için kullanılır ve her kümenin üyeleri bir dizi ilginç özelliği paylaşır. Bu kümeler önceden tanımlanmamıştır ve iki temel kullanımı vardır: 1) hedef veritabanlarının içeriklerinin özetlenmesi; ve 2) denetimli öğrenme gibi diğer yöntemlere girdi olarak.

Dernek

İlişkilendirme, veritabanında yakalanan davranışı tanımlamak için kullanılır. Bu yöntem, kalıpları veya öğe gruplarını tanımlayarak çeşitli olayların oluşumlarını ilişkilendirir.

Sıralama

Sıralama, sıra bazında birlikte meydana gelmesi muhtemel öğeleri tanımlar. Bu, pazarlamacıların promosyonlarını müşterilerinin sergilediği sıralı satın alma siparişiyle ilişkilendirmesine yardımcı olabilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir